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fairBERTs：通过语义和公平感知扰动抹除敏感信息
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了人口统计偏差对自然语言处理模型的影响，提出了多种去偏方法，如ADELE和AdvBert，以提高模型的公平性而不损失性能。研究表明，使用去偏适配器和无监督风格转移等技术，可以有效减轻性别和种族偏见，同时保持文本生成的高质量。
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关键要点
- 本研究探讨了人口统计偏差对自然语言处理模型和数据集的影响。
- 采用人口统计扰动数据进行预训练和调优可以使语言模型更加公平，且不牺牲下游任务性能。
- 提出了去偏适配器ADELE，解决了去偏方法的计算代价高和可能导致遗忘的问题。
- 研究发现基于预训练语言模型的度量方法在多个敏感属性上显示出显著的社会偏向。
- 提出了消除偏见的适配器方案，减轻了基于预训练语言模型的度量方法的偏见。
- 研究了BERT和DistilBERT中的性别偏见及其神经机制，发现每个注意力头均匀编码偏见。
- 提出了使用无监督风格转移和GPT-3的零-shot技术来解决文本分类器中的公平性问题。
- 提出了AdvBert模型，通过联合学习预测相关性并删除受保护特征，提高信息检索中的公平性。
- 提出了一种方法，通过最小化生成文本中的语义与社会偏好之间的互信息来改善文本生成中的社会偏见。
- 提出了一种灵活的方法，利用对抗性扰动来盲化输入数据中与公平性相关的特征。
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延伸问答
什么是fairBERTs模型？
fairBERTs是一种通过对抗性扰动和公平性感知技术来消除敏感信息的模型，旨在提高自然语言处理中的公平性。
如何通过人口统计扰动数据提高语言模型的公平性？
采用人口统计扰动数据进行预训练和调优，可以使语言模型更加公平，同时不牺牲下游任务的性能。
ADELE适配器的作用是什么？
ADELE适配器是一种去偏方法，旨在降低去偏的计算代价并防止模型遗忘，同时在性别去偏任务中表现出有效性。
研究中发现的性别偏见的神经机制是什么？
研究发现BERT和DistilBERT中的每个注意力头均匀编码性别偏见，且蒸馏模型在偏见生成上更均衡。
AdvBert模型如何提高信息检索的公平性？
AdvBert模型通过联合学习预测相关性并删除受保护特征，从而显著提高信息检索中的公平性。
如何通过最小化互信息来改善文本生成中的社会偏见？
通过最小化生成文本中的语义与社会偏好之间的互信息，可以使人口群体提及与其描述独立，从而缓解社会偏见。
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